發布日期：2022-07-15 點擊率：48
智能技術、智能理念賦能各行各業，是產業發展的必然趨勢，也是接下來商業大環境下新的有效增長點。當前，智能制造產業正處于快速增長期，在這一產業中起到輔助作用的工業機器人也在飛速發展。工業機器人作為深入實施智能制造理念、驅動智能制造發展戰略的重要引擎，是我國由“制造大國”到“制造強國”跨越的必由之路。當前，工業機器人因具有更高的安全系數、更低的生產成本以及更強的操作靈活性等明顯優勢，已成為制造學科的前沿研究熱點，也是實現智能制造宏偉目標的制勝途徑。
建設智能工廠的核心在于“機器擬人化”
工業機器人由三大部分、六個子系統組成。三大部分是：機械本體、傳感器部分和控制部分。六個子系統是：驅動系統、機械結構系統、感知系統、機器人-環境交互系統、人機交互系統以及控制系統。事實上，如果想要實現智能工廠的建設，其核心在于機器人更具智能化、擬人化，在這一形式下，感知系統中的視覺技術是最為關鍵的。人類想要實現一系列的基本活動，如生活、工作、學習就必須依靠自身的器官，除腦以外，最重要的就是我們的眼睛了，工業機器人也不例外，要完成正常的生產任務，沒有一套完善的、先進的視覺系統是很難實現的。
感知系統由內部傳感器和外部傳感器組成，其作用是獲取機器人內部和外部環境信息，并把這些信息反饋給控制系統，起到引導、識別、誤差校正等作用。而感知系統中的視覺技術就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。
在生產線上，人來做此類測量和判斷會因疲勞、個人之間的差異等產生誤差和錯誤，但是機器卻會不知疲倦地、穩定地進行下去。一般來說，機器視覺系統包括了照明系統、鏡頭、攝像系統和圖像處理系統。對于每一個應用，我們都需要考慮系統的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對比度需要多大等。從功能上來看，典型的機器視覺系統可以分為：引導和定位、外觀檢測、高精度檢測、識別。
1. 引導和定位：視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定;
2. 外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。比如機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等;
3. 高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到～甚至到u級，人眼無法檢測，必須使用機器完成;
4. 識別：利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象，可以達到數據追溯和采集的目的，在汽車零部件、食品、藥品等領域應用較多。
限制機器視覺發展的多方面瓶頸
然而，我國在機器視覺方面的研究起步較晚，若想依靠視覺技術實現智能制造升級轉型，仍有很多潛在問題亟待解決，如人才的稀缺、圖像處理的不確定性、行業發展態勢的限制以及自主研發技術的匱乏。
1. 人才的稀缺：目前真正意義上的從業人員很少是科班出身，缺少對圖像處理的底層理論認知和理解;
2. 圖像處理的不確定性：即技術瓶頸。當前工業應用主要需求有測量、外觀檢測、條碼、字符識別、定位。而機器視覺還沒有在這幾方面實現完全批量化檢測，無法保證極高的準確率、極小的誤檢率和杜絕漏檢;
3. 行業發展態勢的限制：行業的高壓競爭導致業內逐漸出現一些惡性競爭或低成本競爭的不良態勢，使行業偏離了良性發展的方向;
4. 自主研發技術的匱乏：受國際巨頭壟斷影響，國內缺乏自主研發技術，缺少國際競爭驅動力。
探索技術發展新模式是企業首先需要思考的課題
國內機器人行業的發展在很大程度上取決于機器人企業的技術升級，但同時也依賴于行業內的需求提升與行業對機器人的認知。在當今信息化大趨勢下，智能制造把工業機器人與機器視覺緊密結合起來，隨著行業的發展與延伸，機器視覺將是工業機器人研究領域的下一個重要方向，也是實現智能制造的必要助推劑。面對如此重量級的核心技術，如何突破技術發展瓶頸，探索技術發展新模式才是本土機器人企業首先需要思考的課題。
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